[发明专利]基于增强现实和机器学习的主动弯曲原竹构件匹配的方法在审
| 申请号： | 202211411365.4 | 申请日： | 2022-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN115935789A | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 许伟舜 | 申请（专利权）人： | 浙江大学;浙江大学台州研究院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K7/14;G06K19/06;G06K7/10;G06N20/00;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 重庆市信立达专利代理事务所(普通合伙) 50230 | 代理人： | 杨逍 |
| 地址： | 310000 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供基于增强现实和机器学习的主动弯曲原竹构件匹配的方法，涉及建筑设计技术领域。该基于增强现实和机器学习的主动弯曲原竹构件匹配的方法包括基于增强现实的参数化材料数据库建立和机器学习模型预测两部分。该基于增强现实和机器学习的主动弯曲原竹构件匹配的方法实现了对竹节点的位置和数量对最终形态的影响进行模拟，使得设计师能使用手持增强现实设备扫描竹节点位置及数量并建立相应的参数化材料数据库，并使用机器学习模型预测主动弯曲竹构件设计所需求的原竹节点及位置特征，在参数化材料数据库中进行搜索匹配，降低了原竹构造的成本，扩大了原竹作为廉价可再生建筑材料的优势。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 增强 现实 机器 学习 主动 弯曲 构件 匹配 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大学;浙江大学台州研究院，未经浙江大学;浙江大学台州研究院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202211411365.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
